摘要：
在上一篇中我们讲到了基于Hierarchical Softmax的word2vec模型，本文我们我们再来看看另一种求解word2vec模型的方法：Negative Sampling。 1. Hierarchical Softmax的缺点与改进 在讲基于Negative Sampling的word2v 阅读全文
posted @ 2018-12-19 17:07
nxf_rabbit75
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摘要：
1. 基于Hierarchical Softmax的模型概述 我们先回顾下传统的神经网络词向量语言模型，里面一般有三层，输入层（词向量），隐藏层和输出层（softmax层）。里面最大的问题在于从隐藏层到输出的softmax层的计算量很大，因为要计算所有词的softmax概率，再去找概率最大的值。这个 阅读全文
posted @ 2018-12-19 15:03
nxf_rabbit75
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摘要：
word2vec作为神经概率语言模型的输入，其本身其实是神经概率模型的副产品，是为了通过神经网络学习某个语言模型而产生的中间结果。具体来说，“某个语言模型”指的是“CBOW”和“Skip-gram”。具体学习过程会用到两个降低复杂度的近似方法——Hierarchical Softmax或Negati 阅读全文
posted @ 2018-12-19 14:07
nxf_rabbit75
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摘要：
. │ activations.py │ callbacks.py │ constraints.py │ initializations.py │ metrics.py │ models.py │ objectives.py │ optimizers.py │ regularizers.py │ __init__.py │ ├─applications | # ... 阅读全文
posted @ 2018-12-19 10:28
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